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创伤和鲍恩家庭系统理论
241。与创伤幸存者一起工作大多是具有挑战性，疲惫，长期的，并且通常是“凌乱”的，当“应该”工作，不做或出现意外的干预措施时。然而，越来越多地说明从创伤中恢复的解释依赖神经生物学概念来解释任何积极的变化。将默里·鲍恩（Murray Bowen）的家庭系统方法与对大脑和创伤的最新研究结合起来，即使创伤事件从家庭系统本身外部散发出来，创伤后症状也被视为“家庭情感过程”的一部分。与慢性焦虑和“自我差异”有关，讨论了对创伤的反应的变化，包括解离和自我伤害。关键词：虐待儿童创伤，焦虑，解离，鲍恩家庭系统理论，分化，对临床医生以及研究人员以及研究人员的神经科学，在整合对神经生物学，创伤理论和治疗的理解方面面临巨大挑战，以便与斗争的客户有效地评估和干预的客户，他们与特殊影响的斗争。Bowen家庭系统理论以有用的方式加入了这些话语线程，从而促进了个人的情感成长和生存能力。这里使用“生存能力”一词，以指出个人在压力大的情况下保持最佳平衡，维持有意义的关系的能力提高，并恢复和发育更充分的潜力。该理论被称为Bowen家族系统理论（BFST）解释了有效的关系力量如何确保生存和促进对健康至关重要的焦虑生理状态。1。Bowen家族系统理论基于他对家庭的临床观察，他对这些观察的假设以及从他写作时开发的生物学和进化科学的知识，精神病医生和研究人员Murray Bowen提出的自然系统理论（Bowen，1978; Kerr＆Bowen，1988年）。在介绍BFST时，我首先定义了一些关键术语和核心思想，尤其是个性（或分离性）和团结（或融合）的力量；未解决的依恋过程；自我的差异；三角形和三角形；和慢性焦虑。个性（或分离性）和团结（或融合）的力量（或融合）两种反平衡的代理人，“个性”和“团结”，在家庭成员之间发挥作用，这是由于一方面需要批准，接受和亲密关系的需要，以及在另一只手中获得亲密和亲密的努力，而另一方面是自主和自主和自我定义的（Bowen，1978年，PP。/Div。277–279; Kerr＆Bowen，1988，第3章）。这些力量的团结和分离能力是在人与人之间的交易之间运作的，这些交易包括但不限于鲍恩所说的“核心家庭情感系统”（Bowen，pp。376–377; Kerr＆Bowen，第7章）。
编码前建立出处
早期所有现代软件都依赖于其他软件组件 [1]。如图 1 所示，这些组件包括库、操作系统、构建工具和部署工具。作为规划过程的一部分，软件工程师决定使用哪些组件来构建他们的软件。这些依赖关系（以及它们所依赖的组件）创建了一个软件供应链，其中软件组件与其用户之间存在隐含的信任关系。当软件工程师决定在其软件中使用哪些组件时，他们也在决定要信任哪些组件。许多最近的网络安全攻击都利用了这些信任关系，针对软件组件和供应链 [1]。为此，许多研究人员提出了增强软件供应链安全性的建议。Okafor 等人的文献综述将这些建议总结为解决三个不同的属性：分离性以确保隔离一个组件中的故障、透明度以查看整个供应链以及有效性以表明组件没有被意外更改（完整性）[2]。综合起来，后两个属性可以描述单个软件组件和由此产生的供应链的出处。本文重点介绍一种用于软件组件出处的专门技术：软件签名。使用公钥加密的软件签名是确保工件来源的事实上的方法。
量子力学的类图片中经典和量子状态的演变
ErwinSchrödinger与爱因斯坦（Einstein）分享了关于原子过程研究中发现的法律的含义的极大困惑。在他们的Gedankenexperiment [1]中，爱因斯坦，Podolski和Rosen显示了“物理现实的要素”与量子力学中的分离性和独立性的概念之间的相互关系（请参阅最近对这种情况的最新分析[2]）。schrödinger在一系列涉及宏观身体（猫）和量子系统[3]的著名实验的一系列反映中表明了他的困惑，他在其中争论了“常识”之间的冲突，而我们现在将我们称为猫和一些放射性材料之间的纠缠状态。纠缠状态的实验结构通常不是一个琐碎的问题，这就是为什么在被称为“资源理论”的现代理论中被认为是宝贵的资源[4]。在本文中，我们将解决一个问题，该问题强调了先前的一些讨论，其中包括确定是否从由经典和量子部分组成的复合系统开始，并且在可分离状态下，可以通过系统的单一进化来构建纠缠状态。在von Neumann代数理论的背景下，Raggio的定理[5]清楚地表明，这是不可能的，在这种情况下，在这种情况下，经典系统由其可观察的代数描述，这是Abelian von Neumann代数。
量子形而上学和时空基础
近年来，我们在量子理论的形而上学含义研究中看到了一种新趋势。鉴于很难提供一个共享的本体论图景来描述如果量子理论是正确的，世界将会是什么样的——这在很大程度上是由于我们可以通过多种方式来解决测量问题——研究人员试图将重点放在那些在某种程度上可以被认为是解释中立的理论特征上，用 (Wallace 2019) 的表达方式来说。纠缠和叠加等现象，以及支撑它们的数学特征，似乎对于我们如何定义量子理论至关重要，而且可以说，无论人们对测量问题的偏好方式如何，这一点都是正确的。例如，量子不可分离性形而上学的研究表明，在理解纠缠现象时，某种结构主义 (Lam 2017) 或整体主义 (Miller 2016) 态度似乎是自然而然的。最近，哲学家们提出，本体论不确定性（又称形而上学不确定性）的概念可以解释量子理论的各种特征，特别是它可以解释叠加态量子系统缺乏价值确定性（Calosi and Wilson 2021）。这些形而上学策略并不是为了提供测量问题的新解决方案。相反，它们背后的想法是完善理论的整体形而上学理解，然后可以通过指定许多本体论概念来实现。
b'对于刚才描述的情况，我们更喜欢使用术语 \xe2\x80\x9c 不可分离状态。\xe2\x80\x9d 要了解原因，我们必须研究纠缠与不可分离性之间的关系。量子力学的基本原理是任何纠缠态的波函数必然是不可分离的。例如，考虑量子态 | \xcf\x88\xe2\x8c\xaa = (| \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 \xe2\x88\x92 | \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 )/ 2，其中 | \xe2\x8c\xaa 1 表示粒子 1 处于量子态 ，另一个（空间上分离的）粒子 2 处于状态 ，其他量也是如此。状态 \xcf\x88 具有这样的属性，即如果对粒子 1 的测量显示它处于状态 ，那么对粒子 2 的测量肯定会显示它处于状态 ，反之亦然。尽管如此，在进行任何测量之前，每个粒子处于状态 或 的概率都是相等的。虽然所有纠缠态都是不可分离的，但我们认为，所有不可分离状态都是纠缠的并不正确（见图）。我们不想用纠缠来描述不可分离状态，因为在这种情况下没有非局域性的意义。事实上，没有一个经典系统能够产生真正的量子纠缠，即爱因斯坦所说的\xe2\x80\x9c 鬼魅般的超距作用。\xe2\x80\x9d'
b'对于刚才描述的情况，我们更喜欢使用术语 \xe2\x80\x9c 不可分离状态。\xe2\x80\x9d 要了解原因，我们必须研究纠缠与不可分离性之间的关系。量子力学的基本原理是任何纠缠态的波函数必然是不可分离的。例如，考虑量子态 | \xcf\x88\xe2\x8c\xaa = (| \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 \xe2\x88\x92 | \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 )/ 2，其中 | \xe2\x8c\xaa 1 表示粒子 1 处于量子态 ，另一个（空间上分离的）粒子 2 处于状态 ，其他量也是如此。状态 \xcf\x88 具有这样的属性，即如果对粒子 1 的测量显示它处于状态 ，那么对粒子 2 的测量肯定会显示它处于状态 ，反之亦然。尽管如此，在进行任何测量之前，每个粒子处于状态 或 的概率都是相等的。虽然所有纠缠态都是不可分离的，但我们认为，所有不可分离状态都是纠缠的并不正确（见图）。我们不想用纠缠来描述不可分离状态，因为在这种情况下没有非局域性的意义。事实上，没有一个经典系统能够产生真正的量子纠缠，即爱因斯坦所说的\xe2\x80\x9c 鬼魅般的超距作用。\xe2\x80\x9d'
肝细胞癌转移后复发的管理
肝细胞癌（HCC）的年发病率继续升高。在过去的二十年中，当满足可行和严格的选择标准时，肝移植（LT）已成为对HCC的首选治疗方法。随着与HCC相关的LT的增加，由于下降技术和移植选择标准的扩展而复合，预计移植后HCC复发的数量也会平行增加。此外，在免疫压迫的移植宿主的背景下，复发可能会积极地行事，更具挑战性地管理，导致进展不佳。尽管如此，目前仍存在有关HCC的转移后癌症监测和复发管理的共识或最佳实践指南。缺乏足够的人口规模和高级证据的研究，并且在移植物和肝外复发中的全身和局部区域疗法的作用仍在争论中。本综述旨在总结有关移植后HCC监视和复发管理的现有文献。它突出了早期肿瘤检测的价值，重新评估免疫抑制方案，并分期以区分分离性的复发与肝内或肝外寡素的重复。这最终指导决策并最大化治疗效果。根据当前可用的局部区域和全身疗法提供了针对复发类型的治疗建议。临床甲醇2021年10月5日。[EPUB在印刷前]关键字：肝细胞癌；肝移植；复发；免疫抑制；疾病管理；免疫抑制
两个 I 类纠缠光子量子比特的熵和量子相干特性的测量
摘要 利用BBO非线性晶体中的I型SPDC过程，我们产生了接近于最大纠缠贝尔态的偏振纠缠态，对于HV（DA）基，其高可见度（高亮度）为98.50±1.33%（87.71±4.45%）。作为非局部现实主义测试，我们计算了CHSH版本的贝尔不等式，发现它强烈违反经典物理或任何隐变量理论，S = 2.71±0.10。通过测量SPDC过程中的符合计数率，我们获得单光子探测器的量子效率约为（25.5±3.4）%，这与制造商的测量结果一致。正如预期的那样，我们验证了CC率与输入CW激光的泵浦功率的线性依赖关系，这可能有助于找到有效的二阶磁化率晶体。利用量子比特测量理论，包括基于 16 个偏振测量的线性集合的量子态断层重建，以及基于数值优化的最大似然技术，我们计算了物理非负定密度矩阵，这意味着准备状态的不可分离性和纠缠。通过最大似然密度算子，我们精确计算了纠缠度量，例如并发、形成纠缠、纠缠、对数负性，以及不同的纠缠熵，例如线性熵、冯诺依曼熵和 Renyi 2 熵。最后，这种高亮度和低速率纠缠光子源可用于实验室中的短距离量子测量。
一种机器学习方法探索颞内侧癫痫患者的认知特征
我们旨在通过使用 SVM（支持向量机）和 XGBoost（极限梯度提升）机器学习（ML）算法，识别内侧颞叶癫痫 (mTLE) 患者关于其癫痫侧化（左侧或右侧）的认知特征（表型）。具体而言，我们探索了这两种算法识别区分左侧和右侧 mTLE 患者的最显著分数（ML 术语中的特征）的能力。我们的数据集有两个版本，包括神经心理学测试分数：一个“精简和工作”版本（n = 46 名患者），没有任何缺失数据，另一个“原始”版本（n = 57），有缺失数据，但可用于测试使用工作数据集获得的结果的稳健性。重点放在采用预防性机器学习（ML）方法进行分类，以获得可重复和可推广的结果。还研究了几个临床医学变量的影响。使用两个版本的数据集，我们获得了左侧和右侧 mTLE 的出色预测分类性能（ > 75％）。最具分离性的特征是四项语言和记忆测试，其稳定性接近 100％。因此，这些认知测试似乎与患者的神经心理学评估高度相关。此外，海马回之间的结构不对称、患者年龄和抗癫痫药物数量等临床变量都会影响认知表型。这项探索性研究对认知分数进行了深入分析，并可以观察到语言和记忆表现之间有趣的相互作用。我们从临床和理论应用以及神经心理学领域的观点的角度讨论了这些发现的意义。
标量量子场的相对熵不确定关系
其中 S(f)=−Rdxf(x)lnf(x) 是微分熵。如今，许多熵不确定性关系已得到证明和研究，例如用 Shannon 熵表示的具有离散谱可观测量的 Maassen-Uffink 熵不确定性关系[11-14]，用互信息表示的信息排斥原理[15-17]，Rényi 熵[13,18]，Wehrl 熵[19,20]，在存在(量子)记忆的情况下用条件熵表示的不确定性[14,21-24]，以量化能量和时间之间的不确定性[25]，或在更一般的互补算子代数设置中[26-28]。此外，离散变量和连续变量两种不同情况已在 [29, 30] 中统一。在本文中，我们将熵不确定性的概念扩展到标量量子场论，我们的动机有三方面。首先，信息论的观点已导致对量子场论的许多见解，最突出的是在纠缠[31-33]、热化[34-36]和黑洞物理[37-39]的背景下。由于不确定性原理是每个自然界量子理论的核心，因此严格的量子场的熵公式对于更深入地理解量子场论至关重要。其次，不确定性关系对于见证纠缠起着重要作用，特别是对于连续变量量子系统。除了 Simon [40] 和 Duan 等人提出的著名的二阶不可分离性标准之外。 [41] ，存在基于熵不确定关系的更强的熵标准 [42–44] 。此外，熵不确定关系可用于制定转向不等式 [45,46] ，或者通过包括（量子）记忆 [24] ，可以推导出纠缠度量的界限 [47] 。有关熵标准的实验应用，请参见 [45,47] 。
扩展Groth16的分离语句
摘要。Two most common ways to design non-interactive zero knowl- edge (NIZK) proofs are based on Sigma ( Σ )-protocols (an efficient way to prove algebraic statements) and zero-knowledge succinct non-interactive arguments of knowledge (zk-SNARK) protocols (an efficient way to prove arithmetic statements).然而，在加密货币（例如保护隐私凭证，隐私保护审核和基于区块链的投票系统）的应用中，通常使用加密，承诺或其他代数加密密码方案来实施一般性声明的ZK-SNARKS。此外，对于许多不同的算术陈述，也可能需要共同实施许多不同的算术陈述。显然，典型的解决方案是扩展ZK-SNARK电路，以包括代数部分的代码。然而，代数算法中的复杂加密操作将显着增加电路尺寸，从而导致不切实际的证明时间和CRS大小。因此，我们需要一个足够的证明系统来进行复合语句，包括代数和算术陈述。不幸的是，虽然ZK-SNARKS的连接相对自然，目前可以使用许多有效的解决方案（例如，通过利用提交和培训技术），很少讨论ZK-SNARKS的分离。在本文中，我们主要关注Groth16的分离陈述，并提出了Groth16变体-CompGroth16，该变体为Groth16提供了一个框架，以证明由代数和算术组成的组合组成的分离性陈述。特别是，我们可以将Compgroth16与σ -Protocol甚至Compgroth16与Compgroth16直接相结合，就像σ -Protocols的逻辑组成一样。从中，我们可以获得许多良好的属性，例如更广泛的表达，Beter Prover的效率和较短的CR。此外，对于Compgroth16和σ-协议的组合，我们还提出了两个代表性的场景，以证明我们的构建实用性。